Postdoktor inom datoriserad bildbehandling med fokus på maskininlärning för datadriven precisionsmedicin och diagnostik - Under tillsättning eller tillsatt, ej sökbar

Är du intresserad av att utveckla nya metoder för bildanalys och maskininlärning för cancerdiagnostik och kliniskt beslutsstöd? Vill du vara en del av ett multidisciplinärt forskarteam med kompetenta och trevliga kollegor i en internationell miljö? Söker du en arbetsgivare som erbjuder trygga och förmånliga arbetsförhållanden? Välkommen att söka anställning som postdoktor vid Institutionen för informationsteknologi, Uppsala universitet.

Institutionen för informationsteknologi har en ledande position inom såväl forskning som utbildning på alla nivåer. Vi är idag Uppsala universitets tredje största institution, och har i dag drygt 350 anställda varav 120 lärare och 120 doktorander. C:a 5000 grundutbildningsstudenter läser en eller flera kurser vid institutionen varje år. Mer information om oss hittar du på institutionens webbplats.

Projektet leds av professor Joakim Lindblad, inom forskargruppen MIDA – Methods for Image Data Analysis – vid Institutionen för informationsteknologi och genomförs tillsammans med andra forskare vid Centrum för bildanalys som utvecklar beräkningsmetoder med särskilt fokus på djupinlärning och bildanalys. Projektet bygger på ett nära samarbete med forskare vid Institutionen för immunologi, genetik och patologi (IGP) vid Uppsala universitet samt SciLifeLab, den nationella infrastrukturen för life science.

Projektbeskrivning
Utvecklingen av artificiell intelligens (AI) och datoriserad bildbehandling i kombination med avancerad digital mikroskopi möjliggör stora framsteg inom klinisk patologi och cancerdiagnostik. Dagens AI-metoder kräver stora mängder data med ett detaljerat facit som AI-systemet kan lära sig ifrån. Inom sjukvården finns i de flesta fall bara tillgång till information på patientnivå, om patientens hälsotillstånd och sjukdomsutveckling. I det här projektet kommer vi att utveckla teori, algoritmer och metoder för att effektivt träna AI-modeller utifrån begränsad och inexakt information samt obalanserade och heterogena multimodala data.

Denna behovsdrivna metodutveckling finner direkt tillämpning inom sjukvården. Vi kommer att, tillsammans med våra samarbetspartners inom sjukvård och biomedicin, tillämpa de utvecklade metoderna för att från cell- och vävnadsprover så tidigt som möjligt upptäcka cancer samt att individanpassat prediktera vilken behandling som förväntas ge bäst resultat för patienten.

Arbetsuppgifter
Den antagna kandidaten kommer att ägna huvuddelen av sin tid åt forskning.
I arbetsuppgifterna ingår metodutveckling, implementering, datahantering, utvärdering och analys, manuskriptberedning, samt egen karriärutveckling. Att bistå doktorander i forskargruppen med relaterade forskningsuppgifter kommer att ingå i arbetsuppgifterna. Undervisning i närliggande ämnen (max 20%), inklusive handledning av mastersstudenter, kan också ingå beroende på tillgänglighet och intresse.

Kandidaten förväntas ta en aktiv roll i MIDAs forskningsmiljö och bidra till dess utveckling.

Kvalifikationskrav
Doktorsexamen i ett område som är nära relaterat till tjänsten (t.ex. datoriserad bildanalys/bildbehandling, maskininlärning, artificiell intelligens, dataanalys, datavetenskap) eller en utländsk examen som bedöms motsvara doktorsexamen i ett område som är nära relaterat till tjänsten. Examen ska vara uppfylld senast vid tidpunkten då anställningsbeslutet fattas. Främst bör den komma ifråga som har avlagt examen för högst tre år sedan. Vid beräkning av ramtiden om tre år är utgångspunkten sista ansökningsdag. Om det finns särskilda skäl kan sådan examen ha avlagts tidigare. Med särskilda skäl avses ledighet på grund av sjukdom, föräldraledighet, förtroendeuppdrag inom fackliga organisationer, etc.

Kandidaten ska ha dokumenterad erfarenhet av bildanalys, maskin- och djupinlärning, inklusive genomförda kurser inom dessa områden, på master- och doktorandnivå, samt förstahandserfarenhet av metodutveckling, implementering, utvärdering och publicering (förstaförfattare) av vetenskapliga artiklar i internationellt erkända tidskrifter och presentationer vid internationella konferenser.

Vi söker kandidater med:

• En stark akademisk bakgrund och en gedigen förståelse för beräkningar och analys;
• Goda kunskaper i programmering i Python och ramverk för djupinlärning som PyTorch och TensorFlow;
• Utmärkta kommunikationsfärdigheter i både tal och skrift på engelska;
• Kreativitet, noggrannhet och ett strukturerat tillvägagångssätt för problemlösning;
• God samarbetsförmåga, driv och självständighet.

Önskvärt/meriterande i övrigt
Meriterande är:

• Intresse för biomedicinsk forskning och erfarenhet av tillämpning av bildanalys inom medicin;
• Erfarenhet av programmering i JavaScript, versionshantering med Git, typsättning med LaTeX och användning av Linux-datorer;
• Erfarenhet av faltnings- och transformer-baserade neuronnät för bildanalys;
• Erfarenhet av undervisning och handledning på universitetsnivå.

När vi väljer bland de sökande kommer vi att bedöma deras förmåga att självständigt driva sitt arbete framåt, att samarbeta med andra, att ha ett noggrant och professionellt förhållningssätt och att analysera och ta itu med komplexa problem. Vikt kommer att läggas vid personliga egenskaper och personlig lämplighet.

Ansökan
Ansökan måste innehålla:

1. Ett curriculum vitae (CV),
2. En kopia av relevanta betygsdokument (översatta till svenska eller engelska),
3. En publikationslista,
4. Upp till fem utvalda publikationer i elektroniskt format,
5. Kontaktuppgifter (namn, e-postadresser och telefonnummer) till minst två referenser, med angivelse av sammanhanget, varaktigheten och arten av relationen till kandidaten. Referensbrev kan bifogas som stödjande dokument men är inte ett krav vid ansökningstillfället.
6. Ett följebrev (högst en sida) som inkluderar:
   1. Din motivering för att söka denna tjänst;
   2. En kort punktlista med tre huvudsakliga akademiska eller vetenskapliga prestationer;
   3. En forskningsbeskrivning som beskriver din tidigare och nuvarande forskning;
   4. Tidigast möjliga startdatum (med skäl om tillämpligt).

Om anställningen
Anställningen är tidsbegränsad i 2 år enligt centralt kollektivavtal. Omfattningen är heltid. Tillträde 1 september 2026 eller enligt överenskommelse. Placeringsort: Uppsala

Upplysningar om anställningen lämnas av: Prof. Joakim Lindblad (e-post: joakim.lindblad@it.uu.se)

Välkommen med din ansökan senast den 1 juni 2026, UFV-PA 2026/1409.